데이터 공부하는 뉴욕킴

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＃ 딥러닝: 수많은 데이터에서 특징을 추출하고, 특징의 패턴을 학습하는 기계학습 기법 ＃ 인공신경망: 중요한 특징들을 제공해서 학습 AI > 머신러닝 > 딥러닝 [1] 딥러닝 배경 및 활성화 요인 - 데이터의 폭발적 증가 - 하드웨어(CPU 속도 빨라지고 개발 및 투자 증가) - imagenet 안경잡이개발자 :: 이미지넷(ImageNet) 데이터셋 소개 및 다운로드하는 방법 (tistory.com) 이미지넷(ImageNet) 데이터셋 소개 및 다운로드하는 방법 이미지넷(ImageNet) 데이터셋은 MNIST, CIFAR 데이터셋과 더불어 굉장히 유명한 데이터셋이다. 일반적으로 MNIST나 CIFAR는 아이디어에 대한 검증 목적으로 사용한다. 최신 컴퓨팅 장치를 기준으로 보았 ndb796.tistory...

성능 평가 지표(Evaluation Metric)는 모델이 회귀인지 분류인지에 따라 여러 종류로 나뉨 1) 회귀의 경우 대부분 실제값과 예측값의 오차 평균값에 기반 2) 분류의 성능 평가 지표 분류 성능 평가지표: classification - 정확도 - 오차행렬 - 정밀도 - 재현율 - F1 스코어 - ROC AUC 1) 정확도 정확도 : 실제 데이터에서 예측 데이터가 얼마나 같은지 판단하는 지표 = 예측 결과가 동일한 데이터 건수 / 전체 예측 데이터 건수 정확도는 직관적으로 모델 예측 성능을 나타내는 평가 지표이지만 이진 분류의 경우 정확도만으로 성능 평가하면 안됨 (ML 모델의 성능을 왜곡할 수 있기 때문) import sklearn print(sklearn.__version__) #버전 확인 1..